"""
高级resnet50
"""
import paddle
from paddle.vision.models import resnet50

# 调用高层API的resnet50模型
model = resnet50()
# 设置pretrained参数为true,可以加载resnet50在imagenet数据集上的预训练模型
# model = resnet50(pretrained=True)

# 随机生成一个输入
x = paddle.rand([1,3,224,224])
print(x)
# 得到残差50的计算结果
out = model(x)
# 打印输出的形状，由于resnet50默认的是1000分类
# 所以输出shape是[1X1000]
print(out.shape)